那么,这样就知道了RNN的基本结构以及运算方法了。 在了解了RNN之后,我们终于要正式的开始了解RNN Encoder-Decoder的结构了。 3. RNN Encoder-Decoder 3.1 结构图 RNN Encoder-Decoder 结构展示 这篇论文由于写的较早,所以它的作图不是很优美(此次缺一个表情符号)。不过,它却非常清晰的表达了Encoder
吉林大学硕士学位论文 iii 分。Decoder的计算公式可以表达为y=h(z),其中y表示预测出的输出值,h(·)是 一个映射函数,将高维特征向量zi映射到输出域。在分类任务中,输出特征维度为分 类类别总数,以Nc表示;在分割任务中,输出特征维度为N组分割类别,以N×Ns 表示,Ns表示分割类别总数。 2.2点点点云云云特特特征征...
在SegNet的网络架构中,存在encoder和decoder两部分,如下图所示: 在encoder中,feature map尺寸逐渐变小,提取更高层次的语义信息;在decoder中,feature map尺寸逐渐变大,恢复细节信息。 与FCN类似,SegNet的encoder部分使用了VGG16网络结构;与FCN不同的是,SegNet并没有使用VGG16中的全连接层,而是将其丢弃,减小了encoder部...
摘要: 空间金字塔池化模块(spatial pyramid pooling,SPP) 和 编码-解码结构(encode-decoder) 用于语义分割的深度网络结构. SPP 利用对多种比例(rates)和多种有效接受野(fields of view)的不同分辨率特征处理,来挖掘多尺度的上下文内容信息. 解编码结构逐步重构空间信息来更好的捕捉物体边界. DeepLabv3+ 对DeepLabV3...
论文将Xception结构应用于分割任务中,在ASPP和decoder模块中加入深度分离卷积,获得到强大又快速的模型 2 网络结构 使用DeepLabv3 作为 encoder, 同时加入轻量级的ecoder模块 3 Xception 改进 Entry flow 保持不变,但是添加了更多的 Middle flow。 所有的 max pooling 被 depthwise separable convolutions 替代。
©: DeepLabv3+结构,以DeepLabv3为encoder,decoder结构简单 DeepLabv3的top layer输出的feature中有丰富的语义信息,可通过扩张卷积依据计算资源限制控制计算密度,配合一个decoder模块用于逐渐恢复边界信息。 在上述的encoder-decoder架构上,论文受到Xception等工作启发,将深度分离卷积应用到ASPP和decoder模块,用于快速计算并...
传统的 Encoder-Decoder 结构对于长句子和生词过多的句子效果很不理想,因为随着序列的增长,句子越前面的词信息就会丢失的越厉害,虽然也有很多论文提出了一些 trick,比如将句子倒序输入,或者重复输入两遍,或者使用 LSTM 模型。但这些都治标不治本,对模型性能的提升并不明显,因为在解码时,当前预测词对应的输入词的上下...
(1)让DeepLabv3作为encoder,用一个简单有效的decoder模型,形成encoder-decoder结构。 (2)可以通过空洞卷积随意控制编码层feature map的分辨率。 (3)将Xception的深层可分卷积应用在ASPP与decoder模型中,使网络更快速。 (4)在PASCAL VOC2012与Cityscapes上得到stae-of-art的效果。
该模型结构包括一个编码器(encoder)和一个解码器(decoder),可以将源语言句子转化为目标语言句子。 1.2 文章结构 本文旨在详细解读encoder-decoder模型以及其在机器翻译中的应用。文章结构如下: 第二部分将介绍encoder-decoder模型的原理,包括模型概念介绍、Encoder模型详解和Decoder模型详解。通过对每个部分的详细讲解,读者...
⽂本⽣成的模型结构有多种形式，本⽂主要介绍其中的encoder-decoder这种架构的，通过⼀个encoder对源⽂本进⾏编码，然后再通过⼀个decoder按顺序进⾏预测输出。2 RNN Encoder-Decoder RNN Encoder-Decoder是⽤RNN循环神经⽹络来分别充当encoder跟decoder的seq2seq模型。具体的执⾏过程见下图 图1: RNN...